[论文解读] Analyzing Non-Textual Content Elements to Detect Academic Plagiarism

Norman Meuschke|arXiv (Cornell University)|Jun 10, 2021

Topic Modeling参考文献 344被引用 5

一句话总结

本文提出了一种新颖的方法，通过分析非文本内容元素——引用、图像和数学表达式——来检测学术抄袭，补充了传统的基于文本的方法。该方法利用这些元素所具备的语义丰富性、语言无关性以及对混淆技术的抗性，通过五项评估表明，其显著提升了对伪装抄袭的检测能力，尤其是对改写或重构内容的检测。

ABSTRACT

<strong>Code, data, and oral presentation: </strong>http://thesis.meuschke.org <strong>Abstract:</strong> Identifying academic plagiarism is a pressing problem, among others, for research institutions, publishers, and funding organizations. Detection approaches proposed so far analyze lexical, syntactical, and semantic text similarity. These approaches find copied, moderately reworded, and literally translated text. However, reliably detecting disguised plagiarism, such as strong paraphrases, sense-for-sense translations, and the reuse of non-textual content and ideas, is an open research problem.<br> The thesis addresses this problem by proposing plagiarism detection approaches that implement a different concept: analyzing non-textual content in academic documents, specifically citations, images, and mathematical content.<br> To validate the effectiveness of the proposed detection approaches, the thesis presents five evaluations that use real cases of academic plagiarism and exploratory searches for unknown cases.<br> The evaluation results show that non-textual content elements contain a high degree of semantic information, are language-independent, and largely immutable to the alterations that authors typically perform to conceal plagiarism. Analyzing non-textual content complements text-based detection approaches and increases the detection effectiveness, particularly for disguised forms of academic plagiarism.<br> To demonstrate the benefit of combining non-textual and text-based detection methods, the thesis describes the first plagiarism detection system that integrates the analysis of citation-based, image-based, math-based, and text-based document similarity. The system's user interface employs visualizations that significantly reduce the effort and time users must invest in examining content similarity.

研究动机与目标

• 解决持续存在的伪装学术抄袭检测挑战，例如强改写和意译式翻译，这些形式会逃避传统基于文本的检测方法。
• 克服现有抄袭检测系统仅依赖词汇、句法和语义文本相似性的局限。
• 探索非文本内容元素（如引用、图像和数学表达式）作为稳健、语言无关的抄袭指标的潜力。
• 开发并验证一个综合检测系统，整合基于文本和非文本的相似性分析，以提高检测准确性。
• 展示可视化技术在减少人工审查抄袭案例时用户工作量方面的实际效用，通过突出显示跨多种模态的内容相似性。

提出的方法

• 提出一种多模态抄袭检测框架，将引用、图像和数学表达式作为独立的相似性来源进行分析。
• 使用基于引用、图像和数学的特征计算文档相似性，每种特征均利用领域特定的表示方法（例如，引用网络、图像嵌入、基于LaTeX的结构解析）。
• 采用加权融合策略将基于文本的相似性与非文本相似性评分相结合，以增强整体检测效果。
• 设计一个带有交互式可视化功能的用户界面，帮助用户快速识别并检查不同文档模态之间的相似内容。
• 结合真实世界抄袭案例与探索性搜索，评估系统检测已知和未知抄袭实例的能力。
• 采用语言无关的表示方法，确保在不同语言和混淆技术下具有鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 引用、图像和数学表达式等非文本内容元素在多大程度上能提升对伪装学术抄袭的检测能力？
• RQ2 基于引用、图像和数学内容的相似性度量在识别逃避传统基于文本检测的抄袭内容方面有多有效？
• RQ3 将非文本与基于文本的相似性检测相结合，能否显著减少抄袭检测中的假阴性？
• RQ4 非文本内容元素在不同学术学科中检测改写或概念性复用内容方面的表现如何？
• RQ5 多模态相似性可视化在多大程度上能减少人工审查潜在抄袭案例所需的时间和精力？

主要发现

• 非文本内容元素——尤其是引用、图像和数学表达式——蕴含丰富的语义信息，且对常见混淆技术（如重述或翻译）具有高度抗性。
• 所提出的方法在检测伪装抄袭方面表现更优，尤其在强改写或意译式翻译等文本方法失效的情况下。
• 将基于引用、图像、数学和文本的相似性整合到单一系统中，相比仅基于文本的方法，显著提升了检测效果。
• 通过真实抄袭案例和探索性搜索的评估证实，非文本元素能够揭示此前未被发现的抄袭实例。
• 系统用户界面中的可视化功能显著减少了审查者识别和评估文档间内容相似性所需的时间和精力。
• 该系统具有语言无关性，可在多语言学术作品中实现可靠检测，从而扩展其在国际研究环境中的适用性。